Spark-6-如何缓解消除数据倾斜

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Spark-6-如何缓解消除数据倾斜

1 尽量避免数据源的数据倾斜比如数据源是Kafka 以Spark Stream通过DirectStream方式读取Kafka数据为例.由于Kafka的每一个Partition对应Spark的一个Task(Partition),所以Kafka内相关Topic的各Partition之间数据是否平衡,直接决定Spark处理该数据时是否会产生数据倾斜. Kafka某一Topic内消息在不同Partition之间的分布,主要由Producer端所使用的Partition实现类决定.如果使用随机Parti…

Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar…

Spark数据倾斜解决方案（转）

本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜(Data Skew)的N种姿势发表于 2017-02-28 | 更新于 2017-10-17 | 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 摘要本文结合实例详细阐明了Sp…

spark数据倾斜处理

spark数据倾斜处理危害: 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势. 当发生数据倾斜时,部分任务处理的数据量过大,可能造成内存不足使得任务失败,并进而引进整个应用失败. 表现:同一个stage的多个task执行时间不一致. 原因: 机器本身性能,导致速度不一致. 数据来源的问题: 从数据源直接读取.如读取HDFS,Kafka 读取上一个Stage的Shuffle数据如何缓解/消除数据倾斜 kafka:取决于kafka top…

Spark调优数据倾斜

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数…

spark调优——数据倾斜

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了…